Jurnal Ilmiah Pendidikan Teknik Kejuruan

## (JIPTEK)
Jurnal Homepage: https://jurnal.uns.ac.id/jptk
PERBANDINGAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM PENGENALAN KARAKTER PLAT KENDARAAN BERMOTOR
Aris Budianto 1 , Dwi Maryono 2 , Rosihan Ariyuana 3 1,2,3 Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, FKIP, Universitas Sebelas Maret Surakarta
Jalan Ahmad Yani 200 Surakarta
Email: arisbudianto@staff.uns.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian mengenai pengenalan karakter plat nomor kendaraan atau Automatic License Plate Detection (ALPR)  sudah  banyak  dilakukan.  Berbagai  metode machine  learning digunakan  pada  proses pengenalan karakter plat nomor kendaraan. Pada penelitian ini akan membandingkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support  Vector  Machine (SVM)  dalam  pengenalan  karakter  plat  nomor kendaraan.  Pengujian  sistem  pada  20  pengujian  didapatkan  hasil sebagai  berikut:  Akurasi  pengujian pengenalan plat kendaraan dengan metode Support Vector Machine dengan akurasi 95%. Sedangkan menggunakan metode KNN mendapatkan akurasi pengujian 80%.
Kata kunci : Automatic License Plate Detection (ALPR), K-Nearest Neighbor (KNN) , Support Vector Machine (SVM)

## PENDAHULUAN
Penelitian  sistem  pengenalan  plat  nomor kendaraan  atau Automatic  License  Plate Recognition (ALPR)  sangat  bermanfaat  untuk pengembangan  sistem  transportasi  cerdas, pemantauan  pelanggaran  lalu-lintas,  pencarian kendaraan yang hilang, dan sistem pembayaran di  pintu  tol.  Sistem  pengenalan  karakter  terdiri dari 3 tahap utama, seperti yang dijelaskan pada Gambar  1,  yaitu:  sistem  deteksi  lokasi  plat nomor kendaraan, ekstraksi data berupa karakter dari  plat  nomor  kendaraan  dan  sistem pengenalan karakter.
Sebuah kendaraan akan memiliki tanda pengenal berupa  kode  unik  Tanda  Nomor  Kendaraan Bermotor  atau  TNKB.  TNBK  terdiri  dari  4 warna,  hitam  untuk  pribadi,  kuning  untuk angkutan umum, merah untuk instansi pemerintah  dan  putih  untuk  kendaraan  baru. Kode  dalam  TNKB  terdiri dari  dua  baris,  baris pertama  terdiri  dari  huruf  yang  menunjukkan kode  wilayah,  diikuti  dengan  nomor  dan  kode area  yang  menunjukkan  kabupaten  domisili pemilik  kendaraan.  Baris  kedua  menunjukkan bulan  dan  tahun  masa  berlaku  TNBK.  TNBK menjadi  identitas  kendaraan  ketika  memasuki lokasi  parkir,  pembayaran  kewajiban  pajak
kendaraan,  dan  pelacakan  pelanggaraan  lalu- lintas.

## Gambar 1 alur penelitian ALPR
Penelitian mengenai ALPR sudah banyak dilakukan oleh banyak peneliti dengan berbagai metode machine learning seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel  1 review penelitian tentang ALPR NO Peneliti Metode 1 (Fitriawan, Pucu, & Baptista, 2012) , (Nugroho, 2012) , (Avianto, 2016) ,
(Bahtiar, 2016) , (Haryoko &
Pramono, 2016) NN Backpropagation 2 (Iswanto, Usman, & Novamizanti, 2010) PNN and K- Nearest Neighbor (KNN) 3 (Mellolo, 2012) Kohonen neural Network
4
(Aryo Michael, 2016) ,
(Dharu, 2015) , (Putra,
2017) , (Gumelar, Fibriani, Setiabudi, & Supeno, 2016) , (Widianto, Wijaya, & Windasari, 2017) , (Ruslianto & Harjoko,
2011) , (Sihombing,
Nugroho, & Wibirama, 2015) Template Matching 5 (Relung Satria D, Isnanto, & Zahra, 2014) , (Sari, 2011) , (Lahmurahma, 2013)
K- nearest neighbor (KNN) 6 (Syawaluddin. Mochammad Taufik, Tjokorda Agung Budi Wirayuda, 2010) , (Wong, Hardy, & Maulana, 2013) , (Wicaksana, 2011) Learning Vector Quantization (LVQ) 7 (Taufiq, Hidayatno, & Isnanto, 2012) , (Udayana & Darmawiguna, 2016) , (Prasetia & Harinitha, 2014) , (Elisya, Rahayani, & Diono, 2016) , (Setiadi, 2007) Tesseract OCR 8 (Hariyani, Usman, & Mursita, 2010) JST Self Organizing Map (SOM) 9 (Yulida, Kusumawardhan, & Setijono, 2013) Principal Component Analysis (PCA) 10 (Sitompul, Sulistiyo, & Purnama, 2016) NN MLP 11 (Gunawan, Mutholib, & Kartiwi, 2017) Artificial Neural Network (ANN) and Template Matching 12 (Hidayatullah, Syakrani, Suhartini, & Muhlis, 2012) Modified Template Matching 13 (Tarigan, Nadia, Diedan, & Suryana, 2017) GA optimized BPNN (GABPNN) 14 (Noprianto, Wibirama, & Nugroho, 2017) Support Vector Machine
Pada  penelitian  ini  akan  membandingkan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM). SVM merupakan salah satu  metode  dalam pattern  recognition yang bekerja  atas  prinsip  menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua  buah  class  pada input space dan  mencari  titik  maksimalnya.
SVM  memiliki  akurasi  yang  baik  dalam pengenalan  pola.  Kelebihan  lain  dari  metode SVM  adalah  pada  proses learning yang  cepat.
Sedangkan kekurangan SVM sulit dipakai dalam problem jumlah sample besar.
Metode  SVM  digunakan  oleh  beberapa peneliti,  antara  lain  (Noprianto  et  al.,  2017). Pada penelitian ini  menggunakan metode SVM untuk mengenali karakter plat nomor kendaraan.
Pada penelitian ini dilakukan pada 21 kendaraan pada jarak 1, 3 dan 5 meter. Dari hasil penelitian dihasilkan  sistem  mampu  mengenali  karakter dengan akurasi 89.77% untuk jarak 1 m, 82.86% untuk  jarak  3  m,  dan  65.22%  untuk  jarak  5m. Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Uddin,  Joolee,  &  Chowdhury,  2016)  di Bangladesh  menghasilkan  system  dengan akurasi 99,2 %.
Metode  kedua  yang  digunakan  adalah  KNN.
KNN  merupakan  salah  satu  dari  metode algoritma  supervised  yang  digunakan  dalam mengklasifikasikan  sebuah  obyek  dengan dengan  membandingkan  dengan  mayoritas atribut dan training sample yang ada. Kelebihan KNN  menggunakan  prinsip  yang  sederhana, bekerja berdasarkan jarak terpendek dari sampel uji ke sampel latih dan tidak memperhitungkan kemungkinan  distribusi  dari  masing-masing kelas. Sedangkan kekurangan dari metode KNN adalah computational cost dan sensitif terhadap derau dan input yang tidak sesuai  karena KNN tidak memiliki weight atau bobot  pada masing- masing  atribut.  Penelitian  pengenalan  karakter menggunakan  metode  KNN  dilakukan  oleh beberapa peneliti, antara lain: (Relung Satria D et  al.,  2014),  (Sari,  2011)  dan  (Lahmurahma, 2013).
Perbandingan  metode  SVM  dan  KNN  akan diterapkan pada pengujian citra plat nomor yang kendaraan  yang  sama,  dengan  metode  yang sama.  Diharapkan  akan  didapatkan  hasil pengujian  yang  menunjukkan  metode  manakah yang lebih baik.

## METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  dibatasi  pada  beberapa kondisi, diantaranya:
1. Sistem tidak mendeteksi lokasi plat, plat sudah di capture
2. Plat  pada  kondisi  yang  bersih  tanpa gangguan  obyek  yang  lain,  misalnya stiker, baut atau obyek yang lain.
3. Sudut  pengambilan  yang  lurus  dengan toleransi sudut hingga 15°.
Langkah-langkah  penelitian  ini  ditunjukkan pada  gambar  1.  Proses  yang  pertama  diawali dengan  pengolahan  awal  ( preprocessing ).
Tahapan  pengolahan  awal  terdiri  dari  beberapa tahap, yaitu:
a. Pengubahan menjadi grayscale .
Tahap  pengubahan  menjadi  grayscale atau skala keabuan adalah mengubah citra RGB menjadi  aras  keabuan  dengan  membagi nilai (R + G + B)/3. Tujuan dari perubahan ini adalah untuk mempercepat komputasi.
b. Bluring
Blur salah  satu  teknik Smooting yang menyebabkan citra menjadi kabur dan tidak fokus. Blur akan menghilangkan detail dan detil  halus  dari  sebuah  citra. Blur menggunakan  teknik  perataan  nilai  piksel- piksel  yang  bertetangga,  semakin  besar nilai  mask  yang  digunakan  maka  akan menghasilkan  pengaburan  yang  semakn besar. Blur bertujuan untuk menghilangkan derau sebuah citra.
c. Filter Sobel
Operator  Sobel  merupakan  salah  satu algoritma  untuk  deteksi  tepi  citra.  Filter Operator  Sobel  merupakan  pengembangan

## metode Robert dengan menggunakan Filter
High  Pass  Filter (HPF).  Filter  Sobel menggunakan konsep laplacian dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan  HPF.  Deteksi  tepi  atau Edge Detection merupakan teknik pengolahan  citra  untuk  menemukan  batas- batas  obyek  dalam  citra.  Deteksi  tepi bermanfaat  untuk  mendeteksi  fitur  dan benda-benda  dalam  citra.  Deteksi  tepi digunakan untuk memisahkan objek dengan
latar belakang.
Operator
sobel memanfaatkan  sebuah  gradient  yang  besar pada  citra  untuk  menemukan  tepi  citra. Kelebihan  dari  metode  Sobel  ini  adalah kemampuan  untuk  mengurangi  noise sebelum  melakukan  perhitungan  deteksi tepi.
d. Morfologi ( morphology ) merupakan
metode untuk mendiskripsikan atau menganalisa  bentuk  obyek  digital  dan mengekstrak komponen gambar atau obyek dari  komponen  yang  terhubung.  Operasi dasar morfologi ada beberapa jenis seperti`: dilation,  erosion,  closing  dan  opening .
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah closing .  Metode  C losing merupakan  metode  untuk  menutup  lubang kecil  dalam  sebuah  area  yang  muncul setelah deteksi tepi.
e. Thresholding
Pengambangan
atau Thresholding
merupakan  metode  untuk  mengelompokan pixel dalam sebuah citra berdasarkan batas
nilai
intensitas tertentu.
Metode
Thresholding yang  digunakan  adalah
metode otsu. Thresholding akan membandingkan nilai masing-masing piksel  dari  sebuah  citra  dengan  nilai Thresholding (T).  Apabila  nilai  sebuah piksel kurang dari nilai T, maka nilai piksel akan  menjadi  0,  sedangkan  untuk  nilai piksel  yang  lebih  dari  T  akan  diganti nilainya menjadi 1.
Verifikasi Plat atau bukan Benar Blur Connected Component Thresholding Hitung Jumlah Kontur Tentukan nilai x1, x2, y 1 dan y2 Panjang = x2-x1 Lebar=y2-y1 Luas= Panjang * Lebar Rasio = Panjang/ Lebar ( ratio<=1)&&( luas>500)&& ( luas< 8000) Simpan sbg kandidat Karakter Benar k=1 k <  jumlah kontur Benar Salah Salah Mulai Pengambilan Data Kendaraan Rescale menjadi (480,640) Blur Ubah ke grayscale Connected Component Thresholding Filter Sobel Morfologi Matematika Tentukan nilai x1, x2, y 1 dan y2 Panjang = x2-x1 Lebar=y2-y1 Luas= Panjang * Lebar Rasio = Panjang/ Lebar ( ratio>=2)&&( ratio<=5)&&(luas > 4000)&&(luas< 25000) Kandidat Kontur Benar Hitung Jumlah Kontur i=1 i <  jumlah kontur Benar Salah Keluar Salah Salah i++ K++ Hitung Jumlah karakter Jchar=1 J <  jumlah karakter Benar Urutkan Karakter Pengenalan dengan SVM dan KNN Ubah karakter reshape(1 , 1) SVM dan KNN Benar Gabung Karakter Plat Nomor Terbaca Selesai Gambar 2 Alur Penelitian
Apabila sebuah citra sudah siap, maka langkah selanjutnya, yaitu:
1. Pembuatan citra latih
2. Pengujian

## Pembuatan Citra Latih
Pada  tahap  ini,  apabila  sistem  sudah  siap, maka langkah selanjutnya adalah melatih sistem untuk dapat mengenali karakter pada plat nomor kendaraan. Sistem dilatih untuk dapat mengenali karakter  dalam  berbagai  macam  variasi  warna, pencahayaan dan kualitas citra.
Citra  latih  dibuat  untuk  untuk  mendeteksi karakter  menggunakan  metode Support  Vector Machine dan K  Nearest  Neighbor. Citra  latih yang berupa karakter yang terdiri dari angka 1-9 dan  huruf  A-Z  sejumlah  36  karakter.  Masing- masing  karakter,  A-Z  dan  0-9  terdiri  dari  15 citra.  Masing-masing  disimpan  dalam  folder yang  berbeda  sesuai  jenis  karakter  huruf  atau angkanya. Total dari citra latih yang digunakan adalah 540 buah. Citra latih karakter ditunjukkan pada Tabel 2.

## Tabel  2 Contoh citra latih untuk pengenalan karakter
Berikut  ini  tahapan-tahan  pelatihan  sistem dengan  menggunakan  metode Support  Vector Machine (SVM)  dan k  Nearest  Neighbor (KNN):
1. Langkah  pertama  adalah  memuat  citra kedalam  variabel  Mat  img.  Data  di  ubah menjadi  citra  dengan  ukuran  (16x16) piksel. Tujuan dari pengubahan ini adalah untuk mempercepat proses komputasi.
2. Langkah kedua adalah mengubah citra 2D menjadi 1D. Matrik citra diubah menjadi citra dengan jumlah channel 1 dan baris 1 dengan perintah img.reshape(1, 1);
3. Langkah  ketiga  adalah  menyimpan  citra latih kedalam variabel Mat
trainingImages. Proses ketiga akan menghasilkan  dua  label,  yaitu  digit  dan keterangannya.    Keluaran  dari  proses disimpan  dalam  bentuk  vector<int> trainingLabels. Proses penyimpanan menggunakan perintah trainingImages.push_back(img); dan trainingLabels.push_back(digit);
4. Langkah  ke  empat  adalah  merubah  citra latih dari CV_8UC1 menjadi CV_32FC1. Citra latih disimpan kedalam 2 file, yaitu: SVM.xml  untuk  metode  SVM  dan KNN.xml untuk metode KNN.

## Pengenalan Karakter
Langkah-langkah  pengenalan  karakter menggunakan  SVM  dan  KNN  adalah  sebagai berikut:
- Langkah  pertama  adalah  memuat  file  hasil pelatihan  svm.xml  dan  knn.xml.  Kemudian file svm.xml dan knn.xml disimpan ke dalam vector<Mat> SVM_TrainingData dan menyimpan  klas  data  kedalam  vector<Mat>
SVM_Classes dan vector<Mat> KNN_Classes.
- Langkah  kedua  adalah  mengidentifikasi jumlah  kandidat  karakter.  Masing-masing kandidat disimpan kedalam  vector  kandidat. Dengan  menggunakan  iterasi,  membaca masing-masing
kandidat karakter
dibandingkan data uji dengan hasil pelatihan dengan  menggunakan  CvSVM:: predict dan KNearest:: predict.
- Hasil  dari  pengujian  akan  menghasilkan karakter  1-36.  Langkah  selanjutnya  adalah mengkonversi  label  dari  1-36  menjadi  0-9 dan A-Z, seperti berikut ini { ‘0’ , ‘1’ , ‘2’ , ‘3’ , ‘4’ , ‘5’ , ‘6’ , ‘7’ , ‘8’ , ‘9’ , ‘A’ , ‘B’ , ‘C’ , ‘D’ , ‘E’ , ‘F’ , ‘G’ , ‘H’ , ‘I’ , ‘J’ , ‘K’ , ‘L’ , ‘M’ , ‘N’ , ‘O’ , ‘P’ , ‘Q’ , ‘R’ , ‘‘ , ‘T’ , ‘U’ , ‘V’ , ‘W’ , ‘X’ , ‘Y’ , ‘Z’ }.
- Hasil  dari  pengujian  kemudian  disimpan kedalam  variabel  PlatNo  dan  ditampilkan kedalam TextBox.

## HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  dari  metode  SVM  dan  KNN ditunjukkan pada tabel 3.

## Tabel  3 Hasil pengujian dengan SVM dan KNN
No Real SVM KNN 1 APE8549 APE854 I APE8549 2 MTN8985  MTN8985  MTN8985 3 MN87 9 3 MN8794 MN8795 4 Y M N792 Y M N793 Y M N794 5 ZHE7081 ZHE7082 ZHE7083
6 MM9628 MM9628 MM9628 7 ME3408 ED3408 ED340 B 8 YHX3893 YHX3894 YHX3895 9 ZZ2648 ZZ2649 ZZ2650 10 MN3833 PN3833 PN3833 11 YM7174 YM7174 YM7174 12 YXZ567 YXZ567 YXZ567 13 KYA9649 KYA9649 KYA9649
No Real SVM KNN 14 ME9839 ME9839 ME9838 15 YH5855 YH5855 YH5855 16 YAM7069  YAM7 0 69  YAM7 0 6 6 17 VII3845 VIID38 4 5 VIID38 4 5 18 YBY6488 Y 8 Y6 4 88 V 8 16 4 8 B 19 HPH9924  IFM9924 IFM992 1 20 YEA220 YEA220 YEA22 U
Pengujian  dilakukan  pada  20  nomor kendaraan.  Pengujian  pertama  menggunakan metode SVM. Dari 20 pengujian terdapat 1 kali kesalahan. Akurasi dari metode SVM didapatkan  95%.  Terdapat  kesalahan  angka  9 terbaca 1 dengan metode SVM. Sedangkan pada pengujian  pengenalan  karakter  menggunakan metode  KNN.  Dari  20  pengujian  pembacaan karakter  terdapat  4  kali  kesalahan  atau  dengan kata lain akurasi dari metode KNN adalah 80%.
Pengenalan  karakter  dengan  metode SVM dan KNN masih terdapat kesalahan dalam mengenali karakter yang hampir mirip seperti 8 dengan  B,  0  dengan  O  dan  Q  dan  beberapa karakter yang lain.
Tabel 4 Perbandingan Metode KNN dan SVM
NO Metode  Akurasi 1 SVM 95% 2 KNN 80%

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Dari  hasil  pengenalan  karakter  plat  nomor dengan metode SVM dan KNN didapatkan hasil seperti berikut:
1. Prosentase  akurasi  pengenalan  dengan metode  SVM  adalah  95%.  Sedangkan
Pengenalan  dengan  menggunakan  metode KNN adalah 80%.
2. Terjadi beberapa kesalahan dalam mengenali  karakter  yang  hampir  mirip seperti 8 dengan B, 0 dengan O dan Q dan beberapa karakter yang lain.

## Saran
1. Perlunya  dikembangkan  penelitian  lebih lanjut  dengan  metode deep  learning,
sehingga  dapat  dibandingkan  hasil  metode dengan machine  learning dengan deep learning .
2. Variasi  citra  latih  dengan  berbagai  kondisi pencahayaan,  font,  warna  dan  bentuk diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi sistem dalam mengenali karakter.

## DAFTAR PUSTAKA
Aryo  Michael.  (2016).  Pengenalan  Plat Kendaraan Berbasis Android Menggunakan  Viola  Jones  Dan  Kohonen
Neural  Network. Jurnal  Ilmiah  ILKOM , 8 (2),  95–102.  https://doi.org/10.1007/978- 3-642-20617-7_6563
Avianto,  D.  (2016).  Pengenalan  Pola  Karakter Plat  Nomor  Kendaraan  Menggunakan Algoritma  Momentum  Backpropagation Neural  Network. Jurnal  Informatika , 10 (1), 1199–1209.
Bahtiar, A. (2016). Sistem Deteksi Nomor Polisi Mobil dengan Menggunakan Metode Haar Classifier  dan  OCR  guna  Mempermudah Administrasi  Pembayaran  Parkir. Journal of  Information  Technology  (J-INTECH) ,
4 (1), 40–46.
Dharu,  W.  dan  H.  W.  (2015).  Pembuatan Prototipe  Sistem  Deteksi  Plat  Kendaraan Bermotor  Di  Indonesia. Edu  Komputika Journal , 2 (2), 1–8.
Elisya,  F.  H.,  Rahayani,  R.  D.,  &  Diono,  M.
(2016). Otomatisasi Gerbang Parkir Dengan Membaca Nomor Plat Kendaraan.
Jurnal Aksara Elementer , 5 (1), 75–83.
Fitriawan, H., Pucu, O., & Baptista, Y. (2012). Identifikasi Plat Nomor Kendaraan Secara Off-Line  Berbasis  Pengolahan  Citra  Dan Jaringan  Syaraf  Tiruan. ELECTRICIAN Jurnal  Rekayasa  Dan  Teknologi  Elektro ,
6 (2), 123–126.
Gumelar,  M.  G.,  Fibriani,  I.,  Setiabudi,  D.,  &
Supeno,  B.  (2016).  Analisis  Sistem Pengenalan dan Keamanan Kriptografi Hill Cipher  pada  Plat  Nomor  Kendaraan Menggunakan Metode Template Matching. In Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi 2016 (pp. 29–38).
Yogyakarta.
Gunawan,  T.  S.,  Mutholib,  A.,  &  Kartiwi,  M.
(2017). Performance Evaluation of Automatic  Number  Plate  Recognition  on Android Smartphone Platform. International  Journal  of  Electrical  and Computer  Engineering  (IJECE) , 7 (4),
1973.
https://doi.org/10.11591/ijece.v7i4.pp1973 -1982
Hariyani,  Y.  S.,  Usman,  K.,  &  Mursita,  D.
(2010). Pengenalan  Plat  Kendaraan Berbasis  Pengolahan  Citra  Digital  Dan Jaringan  Syaraf  Tiruan  Self-Organizing Maps(SOM) .
Haryoko,  A.,  &  Pramono,  S.  H.  (2016). Pengenalan  Karakter  Plat  Kendaraan Bermotor berbasis Citra dengan menggunakan Metode Canny dan Algoritma  Backpropagation. Journal  of Mechanical Engineering and Mechatronics , 1 (2), 93–105.
Hidayatullah,  P.,  Syakrani,  N.,  Suhartini,  I.,  & Muhlis,  W.  (2012).  Optical  Character Recognition  Improvement  for  License Plate  Recognition  in  Indonesia.  In AMSS 6th  European  Modelling  Symposium Optical (pp. 249–254). https://doi.org/10.1109/EMS.2012.95
Iswanto,  N.,  Usman,  K.,  &  Novamizanti,  L. (2010). Desain  dan  Implmentasi  Color Code  untuk  Verifikasi  Nomor  Kendaraan Bermotor  pada  Sistem  Parkir .  Institut Teknologi Telkom.
Lahmurahma,  H.  F.  (2013). Perbandingan Dalam  Pengenalan  Karakter  Plat  Nomor Kendaraan Menggunakan Image Centroid
and  Zone  Dengan  Klasifikasi  K-Nearest Neighbor Dan Probabilistic Neural Network . Institut Pertanian Bogor.
Mellolo,  O.  (2012).  Pengenalan  Plat  Nomor Polisi Kendaraan Bermotor. Jurnal Ilmiah Sains , 12 (1), 36–42.
Noprianto,  Wibirama,  S.,  &  Nugroho,  H.  A. (2017). Long distance Automatic Number Plate  Recognition  under  perspective distortion using zonal density and Support Vector Machine. In Proceeding - 2017 3rd International  Conference  on  Science  and Technology-Computer,  ICST  2017 (pp. 159–164).
https://doi.org/10.1109/ICSTC.2017.8011 871
Nugroho,  D.  (2012). Image  Processing . Image Processing .  Universitas  Kristen  Satya Wacana. https://doi.org/10.5772/122
Prasetia, C., & Harinitha, D. (2014).
Implementasi  Sistem  Pendeteksi  Plat Nomor  Kendaraan  untuk  Tiket  Masuk Parkir Kendaraan. Jurnal Aksara
Elementer Politeknik , 3 (1), 49–55.
Putra,  E.  D.  (2017).  Optimasi  Kemampuan
Segmentasi  Otsu  Pada  Identifikasi  Plat Nomor Kendaraan Indonesia Menggunakan Metode Gaussian. Pseudocode , IV (1), 47–60.
Relung  Satria  D,  Isnanto,  R.,  &  Zahra,  A.  A.
(2014). Pengenalan Plat Kendaraan Secara Waktu  Nyata  Menggunakan  Framework
Aforge . Net. TRANSIENT , 3 (2).
Ruslianto, I., & Harjoko, A. (2011). Pengenalan Karakter  Plat  Nomor  Mobil  Secara  Real Time. IJEIS , 1 (2), 35–44.
Sari,  M.  I.  (2011).  Desain  Segmentasi  dan Pengenalan  Karakter  pada  Plat  Nomor Kendaraan.  In 2011:  Konferensi  Nasional ICT-M  Politeknik  Telkom (pp.  250–253). Bandung: Politeknik Telkom.
Setiadi,  H.  (2007). Perancangan  Program
Deteksi  Dan  Pengenalan  Plat  Nomor
Kendaraan Menggunakan Algoritma Ekstraksi Kontur Dan OCR .
Sihombing, D. P., Nugroho, H. A., & Wibirama,
S.  (2015).  Perspective  Rectification  in
Vehicle  Number  Plate  Recognition  Using 2D-2D Transformation of Planar
Homography. In International Conference
on  Science  in  Information  Technology (ICSITech) (pp. 2–5). Bandung.
Sitompul,  A.,  Sulistiyo,  M.  D.,  &  Purnama,  B.
(2016). Indonesian vehicles number plates recognition  system  using  multi  layer perceptron  neural  network  and  connected component labelling. Intl. Journal on ICT , 1 (1), 29–37. Retrieved
from socj.telkomuniversity.ac.id/ijoict Syawaluddin.  Mochammad  Taufik,  Tjokorda Agung  Budi  Wirayuda,  R.  N.  D.  (2010). Pengenalan Plat Nomor Otomatis Menggunakan Principal Component Analysis  (PCA)  Dan  Learning  Vector Quantization (LVQ) . Universitas Telkom.
Tarigan,  J.,  Nadia,  Diedan,  R.,  &  Suryana,  Y.
(2017). Plate Recognition Using
Backpropagation  Neural  Network  and Genetic  Algorithm.  In 2nd  International Conference  on  Computer  Science  and Computational Intelligence 2017, ICCSCI (Vol.  116,  pp.  365–372).  Elsevier  B.V. https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.10.06 8
Taufiq, M., Hidayatno, A., & Isnanto, R. (2012).
Sistem  Pengenalan  Plat  Nomor  Polisi Kendaraan Bermotor Dengan Menggunakan  Metode  Jaringan  Saraf Tiruan  Perambatan  Balik. Electro.  Undip. Ac. Id , 7. Retrieved from http://www.elektro.undip.ac.id/el_kpta/wp
-
content/uploads/2012/05/L2F008057_MT A.pdf
Udayana,  G.,  &  Darmawiguna,  I.  (2016). Pengembangan  Prototipe  Portal  Otomatis
Dengan Pendeteksian Plat Nomor Kendaraan Berbasis Raspberry Pi.
Karmapati , 5 (2). Retrieved from http://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/K P/article/view/8339
Uddin, M. A., Joolee, J. B., & Chowdhury, S. A. (2016).  Bangladeshi  Vehicle  Digital License Plate Recognition for Metropolitan Cities  Using  Support  Vector  Machine.  In Proc. International Conference on Advanced Information and Communication Technology .
Wicaksana,  R.  P.  (2011). Pengenalan  Plat Nomor Kendaraan Secara Otomatis Untuk
Pelanggaran Lalu Lintas . Institut Teknologi Sepuluh Nopember Suarabaya.
Widianto, E. D., Wijaya, H. M., & Windasari, I.
P.  (2017).  Sistem  Parkir  Berbasis  RFID dan  Pengenalan  Citra  Pelat  Nomor Kendaraan. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Komputer , 5 (3), 115.
https://doi.org/10.14710/jtsiskom.5.3.2017 .115-122
Wong,  N.  P.,  Hardy,  &  Maulana,  A.  (2013). Aplikasi  Pengenalan  Karakter  Pada  Plat Nomor  Kendaraan  Bermotor  Dengan
Learning Vector Quantization. In Seminar
Nasional  Sistem  Informasi  Indonesia (pp. 2–4).
Yulida, S., Kusumawardhan, A., & Setijono, H.
(2013).  Perancangan  Sistem  Pengenalan
Plat  Nomor  Kendaraan  Menggunakan Metode  Principal  Component  Analysis.
Jurnal Teknik POMITS , 2 (1), 177–182.